类肤色背景中提取人脸轮廓的方法研究

提出了一个基于肤色并融合多种信息的人脸轮廓提取方法。首先在TSL色彩空间求取肤色概率图,选取种子点,然后利用多源信息进行区域生长,提取出人脸轮廓;为克服区域生长计算量大的缺点,采用了变分辨率图像金字塔策略。经实例验证,该算法能够快速准确地从类肤色背景中较好地提取出人脸轮廓,且具有较高的抗噪性和应用适应性。     

融合肤色信息和椭圆环模板的人脸检测

融合肤色信息和人脸轮廓信息,提出了一种新颖的基于肤色信息和人脸轮廓的人脸检测算法.首先利用改进的肤色提取算法对肤色进行分割,分析肤色区域,找出备选人脸;然后对备选人脸区域进行边缘检测,根据边缘检测点进行人脸轮廓特征的匹配,找出入脸的准确位置,并利用马赛克模板排除虚假人脸.实验结果表明,该算法具有较高的准确率,检测速度快...     

基于正面人脸图像的人脸轮廓的提取

近年来，人脸识别技术成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点，人脸轮廓提取是人脸特征检测和人脸识别等人脸图像分析的重要前提，但至今仍没有得到圆满的解决。该文针对复杂背景的彩色人脸图像，提出并实现了一种人脸轮廓提取的方法。首先滤波和二值化人脸图像，在二值化图像中采用一种快速的肤色区域边界提取算法确定人脸区域;再在人脸区域内，采用轮廓跟踪技术提取出人脸轮廓。实验结果表明，该方法具有很高的精度和很强的鲁棒性。     

基于轮廓信息的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法.采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;在此基础上进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用遗传算法拟合脸部的椭圆;在椭圆的水平方向根据眼睛的几何特征来检测"眼睛对",再根据"三停五眼"来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸.实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果.     

融合GVF Snake与肤色模型的手势轮廓提取方法

针对在基于视觉的手势识别系统中手势轮廓难以准确提取问题,本文提出一种融合GVF Snake和肤色模型的手势轮廓提取方法.首先把图像由RGB空间转换到YCb'Cr’空间,利用该空间上的椭圆肤色模型检测出手势区域并提取手势轮廓作为GVF Snake模型的初始轮廓曲线;然后根据图像分块思想把检测出的手势所在图像区域分割出来,并计算该图像分块的梯度值;最后在图像分块和初始轮廓曲线的基础上通过GVF Snake模型迭代搜素准确提取手势轮廓.实验结果表明,本文提出的手势轮廓提取方法无需人工参与,准确性上优于肤色模型、传统Snake模型,实时性上优于GVF Snake模型,满足手势识别系统中手势轮廓提取的实时性和准确性要求.检测准确、实时性高.     

高精度连续人脸轮廓提取

提取连续且高精度的人脸轮廓线是很多图像应用重要的基础步骤.然而很多现有的轮廓提取方法并不能很好地应用在人脸轮廓上.为此提出一种快速可靠的人脸轮廓提取方法,能够在关键点提供初始化后提取到高精度连续人脸轮廓线.其主要步骤是先拟合关键点形成一条初始化曲线,沿其密集采样重叠的矩形区域,将整个人脸轮廓区域划分成很多小的区域;然后在每个局部的矩形区域提取出一条抛物线引导基于梯度的局部人脸轮廓线;最后从很多局部人脸轮廓线中,通过全局融合找到最终的人脸轮廓线.这种交叉验证的机制保证了最后结果的正确性.最后在LFPW和HELEN人脸数据集上进行了实验,结果表明文中方法能有效地提高人脸轮廓提取的精度.     

基于轮廓信息的人脸检测

针对彩色图像提出了一种基于肤色模型、脸部轮廓信息以及眼睛特征的人脸检测算法。采用基于YCbCr色彩空间的肤色分割模型,初步筛选人脸的候选区域;在此基础上进行边缘检测,获得人脸轮廓信息,并利用遗传算法拟合脸部的椭圆;在椭圆的水平方向根据眼睛的几何特征来检测“眼睛对”,再根据“三停五眼”来定位人脸,并利用左右对称性验证人脸。实验表明,该算法对于彩色图像的正面人脸检测具有良好的效果。     

一种基于肤色与边缘轮廓的人脸检测方法

本文提出了一种基于肤色和边缘轮廓相结合的人脸检测算法。其算法首先采用人脸肤色模板对图像当中的类人脸肤色区域进行初定位,再利用以人脸边缘轮廓为特征训练得到的支撑向量机对这些区域进行分类,最终得到人脸区域。实验证明,此算法保证了检测率的基础上获得了较好的检测速度。     

改进的肤色提取法在人脸检测中的应用

研究了人脸检测中的肤色提取问题,针对常用的肤色模型提取法提取效果较差、去除背景较少的缺点,逐个分析常用肤色模型的优缺点,提出综合肤色模型提取法(CCM),并结合AdaBoost算法进行人脸检测.试验论证,上述方法去除复杂背景效果好,使肤色区域能够准确的从非肤色背景中分离出来.人脸检测过程中,通过调整AdaBoost人脸检测算法中的检测窗口的放大倍数和移动步长,加快了检测速度.检测数据表明,该方法有效地提高了检测率,减少了检测时间.     

基于混合能量活动轮廓模型的人脸分割方法

由于受到面部五官、饰物等因素的影响,传统几何活动轮廓模型获取人脸外轮廓会产生凹陷、分片等现象.针对人脸图像的特点,将边缘外张力能量及肤色能量与全局能量结合,提出一种基于混合能量泛函的几何活动轮廓模型,有效地避免了这些问题.首先,根据演化曲线的邻域信息赋予边缘点向外的张力,使曲线能够克服面部特征及面部饰物的干扰,引导其向外轮廓方向演化.鉴于肤色是面部最重要的特征,提出肤色能量,进一步提高了模型的鲁棒性.此外,提出一种基于单高斯模型的改进算法,能够估计出接近实际人脸外轮廓的初始位置,为轮廓演化奠定了基础.在两个公共人脸库上进行测试,该方法能够得到准确的人脸分割效果;以手工分割的结果为基准,该算法定位精度明显优于传统的全局能量模型和局部能量模型.还用日常照片创建一个包含不同姿态、光照、复杂背景等因素、复杂的人脸库,分割结果表明,该方法能够克服这些因素的影响,取得了准确而稳定的人脸分割结果.     

Extracting eyebrow contour and chin contour for face recognition

This paper proposes a novel method for extraction of eyebrow contour and chin contour. We first segment rough eyebrow regions using spatial constrained sub-area K-means clustering. Then eyebrow contours are extracted by Snake method with effective image force. For chin contour extraction, we first estimate several possible chin locations which are used to build a number of curves as chin contour candidates. Based on the chin like edges extracted by proposed chin edge detector, the curve with the largest likeliness to be the actual chin contour is selected. Finally, the credible extracted eyebrow contour and the estimated chin contours are used as geometric features for face recognition. Experimental results show that the proposed algorithms can extract eyebrow contours and chin contours with good accuracy and the extracted features are effective for improving face recognition rates.     

基于肤色学习的多人脸前景抽取方法

针对多人脸场景下快速准确提取人脸内容的问题,提出了基于肤色学习的多人脸前景抽取方法。首先,给出了基于肤色学习的肤色前景分割模型。根据肤色专家的论文结果,采集了著名的SPA数据库的1 200张人脸进行肤色抽样,建立学习模型以得到每个人种在颜色空间的肤色参数,据此进行肤色图像分割,得到肤色前景。其次,利用人脸特征点学习算法,以常见人脸68个特征点为目标,结合肤色前景信息分割出人脸种子区域;并计算人脸中心点,来构建人脸椭圆边界模型以及确定遗传范围。最后,建立了有效抽取算法,在人脸椭圆边界内利用遗传机制进行人脸再生,从而抽取得到有效人脸区域。以三类不同数据库为基础,收集了100张有代表性的多人脸图像,实验结果表明所提方法对这些图像的多人脸抽取的结果准确率达到98.4%以上,且该方法对中密度人群的人脸内容抽取有显著效果,并为人脸识别算法的准确性和可用性提供了基础。     

指势识别的实时指尖提取

指势行为识别作为一种理想的人机交互模式,而指势手指有效分割与指尖提取是关键。采用基于背景差分方法提取前景运动目标并消除背景影响,运用肤色分割方法,提取运动目标脸部、手部区域。在确定指势手与人脸位置关系的基础上,基于指势行为中指尖位于指势手的边沿轮廓,从指势手的外界矩形框与轮廓的交接点中定位指尖点。经实验证明该算法快速有效、提取精度高,且有一定的鲁棒性。     

Segmentation of lip region in color images by fuzzy clustering

Extraction of the lip region is essential to lip reading, which is a field of image processing that is used to obtain meaningful information by the analysis of lip movement from human face images. Many conventional methods for extraction of the lip region have been proposed. One is to identify the lip position by using geometric face structure. Another discriminates lip and skin regions by using color information only. The former is more complex than the latter; however, it can analyze black and white images as well as color images. The latter is simpler than the former; however, it is difficult to discriminate lip and skin regions because of the high similarity between these two regions, and it is less accurate than the former. Conventional methods usually analyze color coordinate systems to extract lip regions rather than analyzing the coordinate system itself. In this paper, the best color coordinate system for lip extraction was selected by the analysis of discriminability. Segmentation of the lip region with this coordinate system and a new feature vector are proposed.     

利用彩色空间肤色模型实现快速人脸检测

本文采用在彩色空间建立肤色高斯模型的方法进行人脸区域与非人脸区域的大致分离,然后在分离结果中根据每一个8连通区域的形态特点和人脸的几何特征,去除误检出的非人脸区域.本文中彩色空间选用HSI和YCbCr彩色空间,相较于RGB彩色空间,这两种彩色空间都可以将亮度信息与色彩信息分离,减小了亮度不同所造成的影响.该方法具有操作简单,计算量小,快速、不易受表情姿态影响等优点.实验结果表明该方法可以作为特征提取前,提高图像处理效率和准确度的图像预处理操作.